大数据的矩阵计算基础
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大数据的矩阵计算基础
近年来,存储设备的单位成本以惊人的速度下降,我们可以轻而易举地积累起大量的数据。电信运营商,可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令,省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。电子商务网站,可以记录用户的每一次交易,甚至每一次点击,可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。城市监控体系,在各个重要路口,高速公路上的摄像头,每秒钟都在产生海量的视频数据。在生命科学领域,对人体的DNA分析,一个个体就能产生几个G数据,可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据,信息量将会是怎样一个规模,如此等等,不胜枚举。我们毫无疑问,正处于一个信息爆炸的时代。
不幸的是,我们得到的这些数据中的绝大部分,在它的生命周期里基本上都被闲置着,从来没有考虑过产生任何的价值,唯一的用途就是“保存备查”。尽管“啤酒与尿布”的故事,已经写入教科书有10多年了,几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘能产生的价值,但是直到今天,我们对数据的处理依然很低。造成这种情况的原因有很多。其中之一是,在各公司里保管数据的大多是IT 人员,他们通常都缺乏必要的数学素质和知识基础去进行建模和深入的分析工作,即使是业务人员也鲜有对数据有深入认识者。我们推出大数据系列(包括Hadoop,NoSQL,Mahout等)和数据分析系列(包括R,SAS等)课程后,观察学员(特别是IT工作者和业务人员)的学习状况,发现他们中的大多数严重缺乏进一步挖掘数据价值所需的数学素养。例如数据分析中最基本的数据组织形态——矩阵,常见到有学员根本不知道为何物,可能从来没学过,也可能学
过忘光了。但不理解矩阵,就看不懂公式。看不懂公式,就根本不懂数据分析的语言,学习起来犹如哑巴吃黄连有苦难言(《黑客帝国》里把那部控制一切的机器称为Matrix——“矩阵”,这肯定不是无缘无故的)。至于像听Page-Rank,因子分析和主成分分析,推荐系统同现矩阵这些内容那就更像听天书。由此我们萌发了开一门矩阵计算的基础课程,给大家补一下数学的念头。本门课程的目标,正是要打破知识鸿沟,为大家巩固基础,为进一步在数据领域前进提供更强动力。线性代数是数据金字塔的重要基础,矩阵计算知识扎实,无论学习R,SAS,机器学习,数据挖掘,大数据分析等领域知识都会得心应手,省去回头补课的麻烦。课程内容:
第1课面向小白的线性代数:矩阵基本知识,加减乘法,转置,行列式,秩,逆矩阵
第2课计算机派上用场:常用矩阵计算工具,Excel,R,Matlab,怎样使用软件书写矩阵公式
第3课了解直观背景是最好的学习方法:矩阵的代数意义,线性方程组,线性相关性
第4课从初中生的二元一次到高精专的n元一次:线性方程组详解,克莱姆法则
第5课任何东西只要画出图就解决了一大半:矩阵的几何意义,向量空间,基和维数,基变换
第6课向高维空间进发:向量空间进阶,线性变换
第7课抓住不变量是数学方法的本质所在:内积,正交矩阵,特征值和特征向量
第8课给曲面分类:二次型,正定对称矩阵,二次型的对角化
第9课从繁入简:矩阵分解,标准型
第10课走向机器学习:SVD分解及其应用
第11课回归分析的实质:广义逆矩阵及其应用
第12课矩阵技术在机器学习中的应用
第13课有100亿亿个元素的矩阵怎样存储:稀疏矩阵
第14课挑战Google的核心秘密Pagerank计算:大型矩阵计算的并行化
授课对象:
这是一门数学课程,适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士(例如IT 人,业务人员等)补强数学基础,以更好地学习更高级的数据分析,数据挖掘,机器学习课程
授课讲师:
何翠仪,中山大学统计学专业毕业,炼数成金专职讲师,曾讲授《大数据的统计学基础》课程及参与多门数据分析课程的助教工作。主持建设炼数成金的R语言认证题库系统(即将上线)。
黄志洪(tigerfish),ITPUB创始人,炼数成金创始人。中山大学海量数据与云计算研究中心主任。数据库专家,数据分析专家,有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。曾经讲授炼数成金上《数据分析、展现与R语言》、《数据分析与SAS》、《Hadoop数据分析平台》等多门受欢迎课程。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。
大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案
第一章 1、试述信息技术发展史上得3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历得几个阶段 答: 运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据得4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快与价值密度低。 4.试述大数据时代得“数据爆炸”得特性 答:大数据时代得“数据爆炸"得特性就是,人类社会产生得数据一致都以每年50%得速度增长,也就就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、与数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式得重要影响 答:大数据时代对思维方式得重要影响就是三种思维得转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统得基于数据仓库得决策有什么区别 答:数据仓库具备批量与周期性得数据加载以及数据变化得实时探测、传播与加载能力,能结合历史数据与实时数据实现查询分析与自动规则触发,从而提供对战略决策与战术决策。
大数据决策可以面向类型繁多得、非结构化得海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据得基本应用 答: 9.举例说明大数据得关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答: 云计算:云计算就就是实现了通过网络提供可伸缩得、廉价得分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件得地方,就可以随时随地获得所需得各种IT资源。 物联网就是物物相连得互联网,就是互联网得延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类与物等通过新得方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化与远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算与物联网三者之间得区别与联系。
矩阵的运算及其运算规则
矩阵基本运算及应用 牛晨晖 在数学中,矩阵是一个按照长方阵列排列的或集合。矩阵是高等代中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中,矩阵于电路学、、光学和中都有应用;中,制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是领域的重要问题。将为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。在电力系统方面,矩阵知识已有广泛深入的应用,本文将在介绍矩阵基本运算和运算规则的基础上,简要介绍其在电力系统新能源领域建模方面的应用情况,并展望随机矩阵理论等相关知识与人工智能电力系统的紧密结合。 1矩阵的运算及其运算规则 1.1矩阵的加法与减法 1.1.1运算规则 设矩阵,, 则 简言之,两个矩阵相加减,即它们相同位置的元素相加减! 注意:只有对于两个行数、列数分别相等的矩阵(即同型矩阵),加减法运算才有意义,即加减运算是可行的.
1.1.2运算性质 满足交换律和结合律 交换律; 结合律. 1.2矩阵与数的乘法 1.2.1运算规则 数乘矩阵A,就是将数乘矩阵A中的每一个元素,记为或.特别地,称称为的负矩阵. 1.2.2运算性质 满足结合律和分配律 结合律:(λμ)A=λ(μA);(λ+μ)A =λA+μA. 分配律:λ(A+B)=λA+λB. 1.2.3典型举例 已知两个矩阵 满足矩阵方程,求未知矩阵. 解由已知条件知
? 1.3矩阵与矩阵的乘法 1.3.1运算规则 设,,则A与B的乘积是这样一个矩阵: (1) 行数与(左矩阵)A相同,列数与(右矩阵)B相同,即. (2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘,再取乘积之和. 1.3.2典型例题 设矩阵 计算 解是的矩阵.设它为
大数据处理及分析理论方法技术
大数据处理及分析理论方法技术 (一)大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多,如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要,而这也是大数据的产生和发展原因,那么究竟什么是大数据呢?当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢? 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 (二)大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为:大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为:大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1:大数据特征概括为5个V (三)大数据处理及分析的方向 众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定
求矩阵特征值算法及程序
求矩阵特征值算法及程序简介 1.幂法 1、幂法规范化算法 (1)输入矩阵A、初始向量( 0),误差eps; (2) k 1; (3)计算V(k)A(k 1); (4)m k max(V(k)) ,m k1max( V ( k 1)); (5) (k)V(k)/m k; (6)如果m k m k 1eps,则显示特征值1和对应的特征向量x(1) ),终止; (7)k k 1, 转(3) 注:如上算法中的符号max(V )表示取向量V 中绝对值最大的分量。本算法使用了数据规范化处理技术以防止计算过程中出现益出错误。 2、规范化幂法程序 Clear[a,u,x]; a=Input[" 系数矩阵A="]; u=Input[" 初始迭代向量u(0)="]; n=Length[u]; eps=Input[" 误差精度eps ="]; nmax=Input[" 迭代允许最大次数nmax="]; fmax[x_]:=Module[{m=0,m1,m2}, Do[m1=Abs[x[[k]]]; If[m1>m,m2=x[[k]];m=m1], {k,1,Length[x]}]; m2] v=a.u; m0=fmax[u]; m1=fmax[v]; t=Abs[m1-m0]//N; k=0; While[t>eps&&k 矩阵基本运算及应用 201700060牛晨晖 在数学中,矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中,矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用;计算机科学中,三维动画制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。在电力系统方面,矩阵知识已有广泛深入的应用,本文将在介绍矩阵基本运算和运算规则的基础上,简要介绍其在电力系统新能源领域建模方面的应用情况,并展望随机矩阵理论等相关知识与人工智能电力系统的紧密结合。 1矩阵的运算及其运算规则 1.1矩阵的加法与减法 1.1.1运算规则 设矩阵,, 则 简言之,两个矩阵相加减,即它们相同位置的元素相加减! 注意:只有对于两个行数、列数分别相等的矩阵(即同型矩阵),加减法运算才有意义,即加减运算是可行的. 1.1.2运算性质 满足交换律和结合律 交换律; 结合律. 1.2矩阵与数的乘法 1.2.1运算规则 数乘矩阵A,就是将数乘矩阵A中的每一个元素,记为或. 特别地,称称为的负矩阵. 1.2.2运算性质 满足结合律和分配律 结合律:(λμ)A=λ(μA);(λ+μ)A =λA+μA. 分配律:λ(A+B)=λA+λB. 已知两个矩阵 满足矩阵方程,求未知矩阵. 解由已知条件知 1.3矩阵与矩阵的乘法 1.3.1运算规则 设,,则A与B的乘积是这样一个矩阵: (1) 行数与(左矩阵)A相同,列数与(右矩阵)B相同,即 . (2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘,再取乘积之和. 1.1大数据技术国内外研究进展 近年来,大数据迅速发展成为工业界、学术界甚至世界各国政府高度关注的热点。《自然(Nature)》和《科学(Science)》等杂志相继出版专刊来探讨大数据带来的挑战和机遇。著名管理咨询公司麦肯锡声称,“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于大数据的挖掘和运用,预示着新一波生产力增长和消费者盈余浪潮的到来”。在这样的背景下,美国政府2012年宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”,一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分,对数据的占有和控制将成为国家间和企业间新的争夺焦点。大数据已成为社会各界关注的新焦点,“大数据时代”已然来临。 与传统规模的数据工程相比,大数据的感知、获取、存储、表示、处理和服务都面临着巨大的挑战。这归因于大数据具有几个突出的特征:1)数据集合的规模不断扩大,已经从GB、TB再到PB,甚至已经开始以EB和ZB来计数。IDC的研究报告称,未来十年全球大数据将增加50倍,管理数据仓库的服务器数量将增加10倍以便适应这一增长。2)大数据类型繁多,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点,至2012年末,非结构化数据占有比例达到整个数据量的75%以上。3)产生速度快,处理能力要求高。根据IDC的“数字宇宙(Digital Universe)”报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB,在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。大数据往往以数据流的形式动态、快速地产生和演变,具有很强的时效性,只有把握好对数据流的掌控才能有效利用这些数据。4)数据真伪难辨,可靠性要求更严格。大数据的集合和高密度的测量将令“错误发现”的风险增长。斯坦福大学的统计学教授Trevor Hastie称,如果想要在庞大的数据“干草垛”中找到一根有意义的“针”,那么所将面临的问题就是“许多稻草看起来就像是针一样”。5)数据价值大,但密度低、挖掘难度大。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提取”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 大数据在带来挑战的同时,还蕴含着划时代的重大意义。特别是大数据时代对海量数据的积累、加工和利用能力将成为国力的新标志,大数据的深度分析和利用将对推动经济持续增长、提升国家的竞争力起到重要的作用。一个国家的数据主权将是继海、陆、空、天四个空间之后另一个大国博弈的空间。“十八大”报告中明确提出网络空间与深海、深空是我们国家核心利益的关键领域。在大数据领域的落后,意味着产业战略制高点失守,更意味着国 一、云计算与大数据的定义、特征 1、云计算的定义:是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。(维基百科)一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享软硬件资源和信息,可以按需提供给计算机和其他设备。云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务,是一种崭新的分布式计算模式。 云计算的类型可以分为基础设施即服务(Iaas)、平台即服务(Pass)、软件即服务(Saas)。 2、云计算的特征:超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。 (1)服务资源池化:通过虚拟化技术,对存储、计算、内存、网络等资源化,按用户需求动态地分配。 (2)可扩展性:用户随时随地可以根据实际需要,快速弹性地请求和购买服务资源,扩展处理能力。 (3)宽带网络调用:用户使用各种客户端软件,通过网络调用云计算资源。 (4)可度量性:服务资源的使用可以被监控、报告给用户和服务商,并可以根据具体使用类型收取费用。 (5)可靠性:自动检测失效节点,通过数据的冗余能够继续正常工作,提供高质量的服务,达到服务等级协议要求。 3、大数据的定义:(维基百科)指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过科容忍时间的数据集,即大数据泛指大规模、超大规模的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而备受关注。 4、大数据的特征(5V特征): (1)数据体量(Volume)巨大,指收集和分析的数据量非常大,从TB级别跃升至PB 级别; (2)处理速度(Velocity)快,需要对数据进行近实时的分析; (3)数据类别(Variety)大,大数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式; (4)数据真实性(Veracity),大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的,研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释和预测现实事件的过程。 (5)价值密度低,商业价值(Value)高,通过分析数据可以得出如何抓住机遇及收获价值。 二、云计算安全,可信云以及用户对云计算信任的预期? 由于云服务的“外包”特性,用户对云提供商是否能够对其数据安全提供保障,对其应用程序是否按照约定的方式安全执行产生了怀疑,亦即云服务的可信性问题。云服务的可信问题不仅指服务计算环境受其开放、共享等特点而导致服务结果可能受云服务提供商的主观意志等因素导致的不可信。 用户对云服务的安全怀疑主要集中在客观与主观两个方面:客观来说,云计算的集中服务模式使其更容易成为安全攻击的目标,而云计算技术的大规模分布式处理也大大增加了安全管理的难度,因此服务商是否具有足够的安全管理能力来保证用户信息安全值得怀疑;主观方面,由于云计算模式下,用户信息的存储、管理以及应用处理都在云服务方完成,用户丧失控制权,此时如何保证服务方忠实履行自己的服务协议,保证服务质量,并且不会通过自己的特权来违规使用用户资源获利成为必须要解决的问题。 如果云服务的行为和结果总是与用户预期的行为和结果一致,那么就可以说云服务是可信的。要讨论云服务的可信性,需要明确3个方面的问题: 1)用户的界定。不同用户拥有的信息安全敏感度不同,对于云安全性认定也不同。 李建中:大数据计算基本概念研究问题及部分解 作者:机房360出处:论坛2012-11-30 22:14 2012.11.30Hadoop与大数据技术大会(下午) 2012.11.30Hadoop与大数据技术大会(下午) 主持人:各位领导各位来宾下午好!欢迎大家参加Hadoop与大数据技术大会。我是本次大会的程序委员会主席之一,CSDN程序员杂志的主编刘江。首先我介绍一下这次大会是由中国计算机学会主办的、CCF专业委员会承办的大会。除了今天的全体会议之外,明天还有四个分论坛,希望大家不要错过。我们还有官方微博,如果有相关大方的发布信息可以从这里获取。另外微博评论注意加HBTC四个字母。 今天下午有来自各机构、公司的专家来分享技术。首先有请中国计算机学会大数据专家委员会副主席哈尔滨工业大学教授李建中老师为我们演讲,《大数据计算基本概念研究问题和部分解》。 李建中:非常高兴有机会和大家交流一下对大数据的理解。HIT是哈尔滨工业大学的缩写,所以我的理解可能和工业界有一点点的不同,请看一下我们学院式的对大数据的研究有什么样的看法。我讲三个问题: 第一,大数据的基本概念。 第二,大数据计算机其挑战。 第三,研究问题与部分解。 第一,大数据的基本概念。什么是大数据,实际上我的报告讲了很多了,为什么叫做描述?因为大数据实际上是结合了不可定义的概念,大是相对的,是相对目前的及拴系统计算能力来说的,今天的大数据明天就不是大数据,大数据有的人说三个V,有的人说四个V,V我也不详细说了。所以说,大数据存在已久。有一个会议叫SSDB是1983年创建的一个会议,这里面的论文就是在研究大数据,这个会议到现在已经有29年的历史了,现在为什么谈起来大数据呢?因为个时候大数据还没有那么普遍,涉及的领域很少,参加这方面研究的人也很有限,所以跟现在不同。现在的大数据和当时研究的不同主要有两点。 一、Excel的数组、数组名和矩阵函数的设置 1 矩阵不是一个数,而是一个数组。在Excel里,数组占用一片单元域,单元域用大括号表示,例如{A1:C3},以便和普通单元域A1:C3相区别。设置时先选定单元域,同时按Shift+Ctrl+Enter键,大括弧即自动产生,数组域得以确认。 2 Excel的一个单元格就是一个变量,一片单元域也可以视为一组变量。为了计算上的方便,一组变量最好给一个数组名。例如A={A1:C3}、B={E1:G3}等。数组名的设置步骤是:选定数组域,点“插入”菜单下的“名称”,然后选择“定义”,输入数组名如A或B等,单击“确定”即可。 3 矩阵函数是Excel进行矩阵计算的专用模块。常用的矩阵函数有MDETERM(计算一个矩阵的行列式)、MINVERSE(计算一个矩阵的逆矩阵)、MMULT(计算两个矩阵的乘积)、SUMPRODUCT(计算所有矩阵对应元素乘积之和)……函数可以通过点击“=”号,然后用键盘输入,可以通过点击“插入”菜单下的“函数”,或点击fx图标,然后选择“粘贴函数”中相应的函数输入。 二、矩阵的基本计算 数组计算和矩阵计算有很大的区别,我们用具体例子说明。 已知A={3 -2 5,6 0 3,1 5 4},B={2 3 -1,4 1 0,5 2 -1},将这些数据输入Excel相应的单元格,可设置成图1的形状,并作好数组的命名,即第一个数组命名为A,第二个数组命名为B。计算时先选定矩阵计算结果的输出域,3×3的矩阵,输出仍是3×3个单元格,然后输入公式,公式前必须加上=号,例如=A +B、=A-B、=A*B等。A+B、A-B数组运算和矩阵运算没有区别,“=A*B”是数组相乘计算公式,而“=MMULT(A,B)”则是矩阵相乘计算公式,“=A/B”是数组A除数组B的计算公式,而矩阵相除是矩阵A乘B的逆矩阵,所以计算公式是“=MMULT(A,MINVERSE(B))”。公式输入后,同时按Shift+Ctrl+Enter键得到计算结果。图1中的数组乘除写作A*B、A/B,矩阵乘除写作A·B、A÷B,以示区别。 三、矩阵计算的应用 下面让我们来计算一个灰色预测模型。 灰色预测是华中理工大学邓聚龙教授创立的理论,其中关键的计算公式是计算微分方程+B1x=B2的解,{B1,B2}=(X T X)-1(X T Y),式中:XT是矩阵X的转置。 作为例子,已知X={-45.5 1,-79 1,-113.5 1,-149.5 1}Y={33,34,35,37} 在Excel表格中,{B2:C5}输入X,{E2:H3}输入X的转置。处理转置的方法是:选定原数组{B2:C5},点“编辑”菜单的“复制”,再选定数组转置区域{E2:H3},点“编辑”菜单的“选择性粘贴”,再点“转置”即可。{J2:J5}输入Y,然后选取{L2:L3}为B1、B2的输出区域,然后输入公式:=MMULT(MINVERSE(MMULT(E2:H3,B2:C5)),MMULT(E2:H3,J2:J5)) 公式输入完毕,同时按Shift+Ctrl+Enter键,B1、B2的答案就出来了,如图2。 如果计算的矩阵更复杂一些,就必须分步计算。不过,使用Excel也是很方便的。 浅谈矩阵计算 一丶引言 矩阵是高等代数学中的常见的工具。在应用数学,物理学,计算机科学中都有很大的作用。研究矩阵的计算,可以简化运算,并深入理解矩阵的性质。在数学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。矩阵常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中,矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用;计算机科学中,三维动画制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵,例如稀疏矩阵和准对角矩阵,有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用,请参考矩阵理论。在天体物理、量子力学等领域,也会出现无穷维的矩阵,是矩阵的一种推广。矩阵的研究历史悠久,发展也是历久弥新,拉丁方阵和幻方在史前年代已有人研究。 作为解决线性方程的工具,矩阵也有不短的历史。成书最迟在东汉前期的《九章算术》中,用分离系数法表示线性方程组,得到了其增广矩阵。在消元过程中,使用的把某行乘以某一非零实数、从某行中减去另一行等运算技巧,相当于矩阵的初等变换。但那时并没有现今理解的矩阵概念,虽然它与现有的矩阵形式上相同,但在当时只是作为线性方程组的标准表示与处理方式。 矩阵正式作为数学中的研究对象出现,则是在行列式的研究发展起来后。逻辑上,矩阵的概念先于行列式,但在实际的历史上则恰好相反。日本数学家关孝和(1683年)与微积分的发现者之一戈特弗里德·威廉·莱布尼茨(1693年)近乎同时地独立建立了行列式论。其后行列式作为解线性方程组的工具逐步发展。1750年,加布里尔·克拉默发现了克莱姆法则。 矩阵的现代概念在19世纪逐渐形成。1800年代,高斯和威廉·若尔当建立了高斯—若尔当消去法。1844年,德国数学家费迪南·艾森斯坦(F.Eisenstein)讨论了“变换”(矩阵)及其乘积。1850年,英国数学家詹姆斯·约瑟夫·西尔维斯特(James Joseph Sylvester)首先使用矩阵一词。英国数学家凯利被公认为矩阵论的奠基人。他开始将矩阵作为独立的数学对象研究时,许多与矩阵有关的性质已经在行列式的研究中被发现了,这也使得凯利认为矩阵的引进是十分自然的。他说:“我决然不是通过四元数而获得矩阵概念的;它或是直接从行列式的概念而来,或是作为一个表达线性方程组的方便方法而来的。”他从1858年开始,发表了《矩阵论的研究报告》等一系列关于矩阵的专门论文,研究了矩阵的运算律、矩阵的逆以及转置和特征多项式方程。凯利还提出了凯莱-哈密尔顿定理,并验证了3×3矩阵的情况,又说进一步的证明是不必要的。哈密尔顿证明了4×4矩阵的情况,而一般情况下的证明是德国数学家弗罗贝尼乌斯(F.G.Frohenius)于1898年给出的。1854年时法国数学家埃尔米特(C.Hermite)使用了“正交矩阵”这一术语,但他的正式定义直到1878年才由费罗贝尼乌斯发表。1879年,费罗贝尼乌斯引入矩阵秩的概念。至此,矩阵的体系基本上建立起来了。 无限维矩阵的研究始于1884年。庞加莱在两篇不严谨地使用了无限维矩阵和行列式理论的文章后开始了对这一方面的专门研究。1906年,希尔伯特引入无限二次型(相当于无限维矩阵)对积分方程进行研究,极大地促进了无限维矩阵的研究。在此基础上,施密茨、赫林格和特普利茨发展出算子理论,而无限维矩阵成为了研究函数空间算子的有力工具。 二、矩阵的介绍与基本运算 由m×n个数a ij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)排成的m行n列的数表称为m行n列矩阵,简称m ×n矩阵。只有一行的矩阵A=(a1,a2…a n)称为行矩阵或行向量,只有一列的矩阵称为列矩阵或列向量。矩阵计算的合适出发点是矩阵与矩阵的乘法。这一问题在数学上虽然简单,但从计算上来看却是十分丰富的。矩阵相乘可以有好几种不同的形式,还将引入矩阵划分的概念,并将其用来刻画计 大数据与云计算简答 题 一、云计算与大数据的定义、特征 1、云计算的定义:是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。(维基百科)一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享软硬件资源和信息,可以按需提供给计算机和其他设备。云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务,是一种崭新的分布式计算模式。 云计算的类型可以分为基础设施即服务(Iaas)、平台即服务(Pass)、软件即服务(Saas)。 2、云计算的特征:超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。 (1)服务资源池化:通过虚拟化技术,对存储、计算、内存、网络等资源化,按用户需求动态地分配。 (2)可扩展性:用户随时随地可以根据实际需要,快速弹性地请求和购买服务资源,扩展处理能力。 (3)宽带网络调用:用户使用各种客户端软件,通过网络调用云计算资源。 (4)可度量性:服务资源的使用可以被监控、报告给用户和服务商,并可以根据具体使用类型收取费用。 (5)可靠性:自动检测失效节点,通过数据的冗余能够继续正常工作,提供高质量的服务,达到服务等级协议要求。 3、大数据的定义:(维基百科)指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过科容忍时间的数据集,即大数据泛指大规模、超大规模的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而备受关注。 4、大数据的特征(5V特征): (1)数据体量(Volume)巨大,指收集和分析的数据量非常大,从TB级别跃升至PB级别; (2)处理速度(Velocity)快,需要对数据进行近实时的分析; (3)数据类别(Variety)大,大数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式; (4)数据真实性(Veracity),大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的,研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释和预测现实事件的过程。 (5)价值密度低,商业价值(Value)高,通过分析数据可以得出如何抓住机遇及收获价值。 二、云计算安全,可信云以及用户对云计算信任的预期? 由于云服务的“外包”特性,用户对云提供商是否能够对其数据安全提供保障,对其应用程序是否按照约定的方式安全执行产生了怀疑,亦即云服务的可信性问题。云服务的可信问题不仅指服务计算环境受其开放、共享等特点而导致服务结果可能受云服务提供商的主观意志等因素导致的不可信。 用户对云服务的安全怀疑主要集中在客观与主观两个方面:客观来说,云计算的集中服务模式使其更容易成为安全攻击的目标,而云计算技术的大规模分布式处理也大大增加了安全管理的难度,因此服务商是否具有足够的安全管理能力来保证用户信息安全值得怀疑;主观方面,由于云计算模式下,用户信息的存储、管理以及应用处理都在云服务方完成,用户丧失控制权,此时如何保证服务方忠实履行自己的服务协议,保证服务质量,并且不会通过自己的特权来违规使用用户资源获利成为必须要解决的问题。 9 矩阵特征值计算 在实际的工程计算中,经常会遇到求n 阶方阵 A 的特征值(Eigenvalue)与特征向量(Eigenvector)的问题。对于一个方阵A,如果数值λ使方程组 Ax=λx 即(A-λI n )x=0 有非零解向量(Solution Vector)x,则称λ为方阵A的特征值,而非零向量x为特征值λ所对应的特征向量,其中I n 为n阶单位矩阵。 由于根据定义直接求矩阵特征值的过程比较复杂,因此在实际计算中,往往采取一些数值方法。本章主要介绍求一般方阵绝对值最大的特征值的乘幂(Power)法、求对称方阵特征值的雅可比法和单侧旋转(One-side Rotation)法以及求一般矩阵全部特征值的QR 方法及一些相关的并行算法。 1.1 求解矩阵最大特征值的乘幂法 1.1.1 乘幂法及其串行算法 在许多实际问题中,只需要计算绝对值最大的特征值,而并不需要求矩阵的全部特征值。乘幂法是一种求矩阵绝对值最大的特征值的方法。记实方阵A的n个特征值为λi i=(1,2, …,n),且满足: │λ1 │≥│λ2 │≥│λ3 │≥…≥│λn │ 特征值λi 对应的特征向量为x i 。乘幂法的做法是:①取n维非零向量v0 作为初始向量;②对于 k=1,2, …,做如下迭代: 直至u k+1 ∞ - u k u k =Av k-1 v k = u k /║u k ║∞ <ε为止,这时v k+1 就是A的绝对值最大的特征值λ1 所对应的特征向∞ 量x1 。若v k-1 与v k 的各个分量同号且成比例,则λ1 =║u k ║∞;若v k-1 与v k 的各个分量异号且成比例,则λ1 = -║u k ║∞。若各取一次乘法和加法运算时间、一次除法运算时间、一次比较运算时间为一个单位时间,则因为一轮计算要做一次矩阵向量相乘、一次求最大元操作和一次规格化操作,所以下述乘幂法串行算法21.1 的一轮计算时间为n2+2n=O(n2 )。 算法21.1 单处理器上乘幂法求解矩阵最大特征值的算法 输入:系数矩阵A n×n ,初始向量v n×1 ,ε 输出:最大的特征值m ax Begin while (│diff│>ε) do (1)for i=1 to n do (1.1)sum=0 (1.2)for j= 1 to n do sum=sum+a[i,j]*x[j] end for 第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力,网络驱动力,作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 2~5 6.MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次,云计算分为Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理: 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法,在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好,无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点,传统的hash算法不容易检测到新增加的节点,此为扩展性不好,而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行,那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然,容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义 的,对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题,一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环,我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理: 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1) 下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希,具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置,假设使用四台机器进行hash: 矩阵的运算 (一) 矩阵的线性运算 特殊乘法:222()A B A AB BA B +=+++ 2 22 ()()() A B A B A B A B =≠ (二) 关于逆矩阵的运算规律 111 1 1 11 1 1(1)()(2)() /(3)( )( )(4)()( ) T T n n A B B A k A A k A A A A ---------==== (三) 关于矩阵转置的运算规律 (1)()(2)()T T T T T T A B B A A B B A =+=+ (四) 关于伴随矩阵的运算规律 **1 *2 ***1* **1*11**1(1)(2)(2)(3)()(4)(), ()(5)()1,()1 0,()2(6)()()()n n n AA A A A E A A n A A A kA k A n r A n r A r A n r A n A A A A A A A A A -------===≥===?? ==-??≤-?= ==若若若若可逆,则,, (五) 关于分块矩阵的运算法则 1 1 1 110000(2)000 0T T T T T A B A C C D B D B B B C C C C B -----?? ?? =????????????????==????????????????(1);, (六) 求变换矩阵 ()121 1 2 11121311111121222321121121313233313131100(a )(2)i n n i i i ij i i i i A T TAT T P P P AP P A a a a p p p a a a p p P p a a a p p p AP P P i λλλλλλλ--?? ? ?= ? ? ? ?===???????? ??? ? ? =→= ??? ? ? ??? ? ?????????=+≥已知矩阵,及其特征值求使得,设,则其中若有重根则时再1 T T -由求 (七) 特征值与矩阵 《大数据技术原理》教学大纲 Big Data Technology 第一部分大纲说明 1. 课程代码: 2. 课程性质:专业非学位课 3. 学时/学分:20/2 4. 课程目标:本课程以大数据处理技术为主题,旨在让学生理解掌握大数据相关的基础知识及核心技术。掌握大数据处理的概念、大数据处理架构、分布式文件系统、分布式数据库、NoSQL数据库和分布并行Map/Reduce编程模型及编程方法等。课程强调融合云计算技术、大数据处理技术和分布并行编程为一体,力图反映大数据处理领域的最新成就和发展趋势。学生除完成基本理论课程学习外,课程将通过在大数据系统平台上的实践,学习和掌握大数据的基础知识。 5. 教学方式:课堂讲授、实验、自学与讨论相结合 6. 考核方式:考试+平时+实验 7. 先修课程:JAVA程序设计 9. 教材及教学参考资料: (一)教材: 《大数据技术原理与应用》人民邮电出版社主编林子雨 (二)教学参考资料: [1] 深入理解大数据,黄宜华,机械工业出版社 第二部分教学内容和教学要求 第一章课程介绍及大数据概述 教学内容: 对于课程的基本介绍,包括课程特色、教材介绍、篇章安排、主讲教师和助教等,介绍大数据发展历程、基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式和产业发展,并阐述了云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系。 教学要求: 了解大数据课程要求,特色,教学安排以及答疑安排,了解大数据发展历程、基本概念、应用领域、关键技术等。 第二章大数据处理架构Hadoop 教学内容: 介绍Hadoop的发展历史、重要特性和应用现状,并详细介绍Hadoop项目结构及其各个组件,最后,演示如何在Linux操作系统下安装和配置Hadoop。 教学要求:了解hadoop特性和应用,掌握hadoop的项目结构及组件构成以及hadoop的安装配置等技术。 第三章分布式文件系统HDFS 教学内容: 介绍分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求,然后介绍Hadoop分布式文件系统HDFS,详细阐述它的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程,最后,介绍了一些HDFS 编程实践方面的知识。 教学要求:了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求,掌握HDFS的概念,体系结构、存储原理和读写过程,熟练掌握HDFS编程实践技术。 第四章分布式数据库HBase 教学内容: 介绍了HBase的由来及其与关系数据库的区别,然后,介绍了HBase访问接口、数据模型、实现原理和运行机制,并在最后介绍了HBase编程实践方面的一些知识。 教学要求:熟练掌握HBASE的原理和工作机制、掌握HBASE的编程实现技术。 2020智慧树知到《大数据算法》章节测试 [完整答案] 智慧树知到《大数据算法》章节测试答案 1.1 1.以下关于大数据的特点,叙述错误的是()。答案:速度慢 A、速度慢 B、多元、异构 C、数据规模大 D、基于高度分析的新价值 2.在《法华经》中,“那由他”描写的“大”的数量级是()。答案:10 A、10 B、10 C、10 D、108 3.以下选项中,大数据涉及的领域中包括()。答案:社交网络计算机艺术医疗数据 A、社交网络 B、医疗数据 C、计算机艺术 D、医疗数据 4.大数据的应用包括()。答案:推荐科学研究预测商业情报分析 A、预测 B、推荐 C、商业情报分析 D、科学研究 5.目前,关于大数据已有公认的确定定义。× 6.大数据种类繁多,在编码方式、数据格式、应用特征等方面都存在差异。()√ 1.2 1. 大数据求解计算问题过程的第三步一般是()。答案:算法设计与分析 A、判断可计算否 B、判断能行可计算否 C、算法设计与分析 D、用计算机语言实现算法 2.在大数据求解计算问题中,判断是否为能行可计算的因素包括()。答案:资源约束数据量时间约束 A、数据量 B、资源约束 C、速度约束 D、时间约束 3.大数据求解计算问题过程的第一步是确定该问题是否可计算。√ 4.大数据计算模型与一般小规模计算模型一样,都使用的是图灵机模型。√ 1.3 1.资源约束包括()。答案:网络带宽外存CPU内存 A、CPU B、网络带宽 C、内存 D、外存 2.大数据算法可以不是()。答案:精确算法串行算法内存算法 A、云计算 B、精确算法 第3章 矩阵特征值与特征向量的计算 一些工程技术问题需要用数值方法求得矩阵的全部或部分特征值及相关的特征向量。 3.1 特征值的估计 较粗估计ρ(A )≤ ||A || 欲将复平面上的特征值一个个用圆盘围起来。 3.1.1盖氏图 定义3.1-1 设A = [a ij ]n ?n ,称由不等式∑≠=≤-n i j j ij ii a a z 1 所确定的复区域为A 的第i 个盖氏图, 记为G i ,i = 1,2,…,n 。 >≤-=<∑≠=}:{1n i j j ij ii i a a z z G 定理3.1-1 若λ为A 的特征值,则 n i i G 1 =∈ λ 证明:设Ax = λx (x ≠ 0),若k 使得∞ ≤≤==x x x i n i k 1max 因为 k n j j kj x x a λ=∑=1 ?∑≠= -n k j j kj k kk x a x a )(λ ?∑∑∑ ≠=≠=≠≤≤= -n k j j kj n k j j k j kj n k j k j kj kk a x x a x x a a 11λ ? n i i k G G 1 =? ∈λ 例1 估计方阵????? ?? ?????----=41.03.02.05.013.012.01.035.03.02.01.01A 特征值的X 围 解: G 1 = {z :|z – 1|≤ 0.6};G 2 = {z :|z – 3|≤ 0.8}; G 3 = {z :|z + 1|≤ 1.8};G 4 = {z :|z + 4|≤ 0.6}。 注:定理称A 的n 个特征值全落在n 个盖氏圆上,但未说明每个圆盘内都有一个特征值。 3.1.2盖氏圆的连通部分 称相交盖氏圆之并构成的连通部分为连通部分。 孤立的盖氏圆本身也为一个连通部分。 定理3.1-2若由A 的k 个盖氏圆组成的连通部分,含且仅含A 的k 个特征值。 证明: 令D = diag(a 11,a 12,…,a nn ),M = A –D ,记 )10(00 0)(212211122211≤≤?? ?? ? ? ? ??+??????? ??=+=εεεε n n n n nn a a a a a a a a a M D A 则显然有A (1) = A ,A (0) = D ,易知A (ε)的特征多项式的系数是ε的多项式,从而A (ε)的特征 值λ1(ε),λ2(ε),…,λn (ε)为ε的连续函数。 A (ε)的盖氏圆为:)10(,}||||:{)(11≤≤?=≤ -=∑∑≠=≠=εεεεi n i j j ij n i j j ij ii i G a a a z z G 因为A (0) = D 的n 个特征值a 11,a 12,…,a nn ,恰为A 的盖氏圆圆心,当ε由0增大到1时,λi (ε)画出一条以λi (0) = a ii 为始点,λi (1) = λi 为终点的连续曲线,且始终不会越过G i ; 不失一般性,设A 开头的k 个圆盘是连通的,其并集为S ,它与后n –k 个圆盘严格分离,显然,A (ε)的前k 个盖氏圆盘与后n –k 个圆盘严格分离。 当ε = 0时,A (0) = D 的前k 个特征值刚好落在前k 个圆盘G 1,…,G k 中,而另n –k 个特征值则在区域S 之外,ε从0变到1时, k i i G 1 )(=ε与 n k i i G 1 )(+=ε始终分离(严格) 。连续曲线始终在S 中,所以S 中有且仅有A 的k 个特征值。 注:1) 每个孤立圆中恰有一个特征值。 2) 例1中G 2,G 4为仅由一个盖氏圆构成的连通部分,故它们各有一个特征值,而G 1,G 3构 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。矩阵的运算及其运算规则
大数据
大数据与云计算简答题
大数据计算
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2020智慧树知到《大数据算法》章节测试[完整答案]
3矩阵特征值及特征向量的计算
大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案